EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention 代码逐行注释17 赞同 · 0 评论文章 Abstract 这篇论文介绍了一个新的模型家族,叫做EfficientViT,目的是提升Vision Transformers的计算速度和内存效率。通过使用一个新设计的“三明治”构建块和引入级联分组注意力(Cascaded Group Attention)...
针对部分检测场景中出现的待测目标密集排列分布导致检测效果差的问题,可以采用新出的EfficientViT对YOLO算法进一步改进。 二、基本原理 原文链接: [2205.14756] EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Prediction (arxiv.org) 摘要:高分辨率密集预测实现了许多有吸引力的现实世界应用,如计...
每个阶段堆叠了提出的 EfficientViT 构建块,并且每个子采样层(分辨率的2×子采样)将标记数量减少了4×。为了实现高效的子采样,作者进一步提出了 EfficientViT 子采样块,它也具有三明治布局,不同之处在于将自注意力层替换为反向残差块,以减少子采样过程中的信息损失。 值得注意的是,本文方法在整个模型中采用批归一化(...
作者提出了 EfficientViT-SAM,它利用 EfficientViT来加速分割一切模型。特别是,当前论文的方法保留了SAM的提示编码器和掩模解码器架构,同时用 EfficientViT 替换图像编码器。其中作者设计了两个系列的模型:EfficientViT-SAM-L 和 EfficientViT-SAM-XL,在速度和性能之间提供平衡的权衡。并使用 SA-1B 数据集以端到端的...
这篇论文研究了Vision Transformers的效率问题,特别是通过挖掘给定网络中的冗余计算来解决这个问题。尽管ViT在一系列计算机视觉任务上表现出色,其巨大的计算成本仍然是一个严重的问题。为了解决这个问题,该研究提出了一种Patch Slimming方法,该方法在自上而下的范例中丢弃不必要的Patch。首先,在最后一层中识别出有效的Patc...
SparseViT: Nonsemantics-Centered, Parameter-Efficient Image Manipulation Localization through Spare-Coding Transformer 我们可以摆脱手工特征提取器吗?SparseViT:通过稀疏编码Transformer实现非语义中心、参数高效的图像操作定位 论文链接 SparseViT: Nonsemantics-Centered, Parameter-Efficient Image Manipulation Localization ...